第10回 外部データの読込とパッケージのインストール

先週までの内容

• データフレームを学習

• 複数の「長さが同じアトミックベクトル」をそれぞれ列としてまとめた表形式データ

#3つの「長さ5のアトミックベクトル」
ID <- c(1, 2, 3, 4, 5)
gender <- c("女", "女", "男", "男", "男")
calorie <- c(2100, 2200, 2300, 2400, 2500)

#data.frame関数でデータフレーム作成
df1 <- data.frame(ID, gender, calorie)

• 列内では同一の型，列間では異なる型

• データフレームからのデータ抽出例

df1[1, 2] #1さんの性別
df1[1, -2] #1さんの性別以外
df1[c(T, F, F, F, F), c(F, T, F)] #1さんの性別
df1[1,] #1さんについてすべての列（番号，性別，摂取カロリー）

df1[calorie] #摂取カロリーの列をデータフレームとして抽出
df1[[calorie]] #摂取カロリーの列をアトミックベクトルとして抽出

#アクセッサー$を使う
df1$calorie #摂取カロリーの列をアトミックベクトルとして抽出

準備

1. Posit Cloudへ（日本語訳しないことを推奨）

2. 作成済みのプロジェクトをクリック

3. 先週使用のスクリプトをすべて閉じる

4. 新しくスクリプトを作成

5. 作成したスクリプトを保存：名前は「lecture10」

6. ほうきボタンでオブジェクトを削除

授業中のコードはすべてスクリプトに書き実行すること

外部データの読込

• いままでは，データを直に手打ち

#性別のデータ
gender <- c("女", "女", "男", "男", "男")

• 通常，既にあるエクセルデータをRに読み込ませ，そのデータを加工・分析
• 今日は，ACEにアップロードのエクセルファイル「syokudo_data1」を読み込む
  • 朝霞キャンパス食堂の日別売上データ（2025年6月1～17日）

外部データの読込方法（Posit Cloud）

1. ローカルにエクセルファイルを保存

   • 「syokudo_data1」をACEから適当な場所に保存

2. エクセルファイルをPosit Cloud上にアップロード

   • Filesペイン「Upload」

   • 「ファイルを選択」

   • 1の保存場所で「syokudo_data1」を選択し「開く」

   • 「OK」

   • Filesペインで「syokudo_data1.xlsx」の存在を確認

3. アップロードしたエクセルファイルを読込

   • Environmentペイン「Import Dataset」の「From Excel…」

4. 読込用のパッケージをインストール

   • Install Required Packagesの表示で「Yes」

   • しばしお待ちください（手順４は１度実行すれば今後表示されない）

5. 読込ファイルの選択と読込

   • 右上の「Browse」から「syokudo_data1」を選択し「Open」

     • どのような形式で読み込まれるかプレビューが表示

     • 右下には手順５をコードで書く場合はどう書くかが記載

   • 右下の「Import」

   • Environmentペインで「syokudo_data1」の存在を確認

外部データの読込方法（デスクトップ版RStudio）

• Posit Cloudの手順２番目を省略し，他同様

  • インターネットに接続せず完結するため，クラウドにファイルをアップロードする必要がない

「syokudo_data1」がデータフレームとして保存されているので，中身を確認してみよう！

パッケージの意義

• Rでデフォルトで使用できる関数などは限定的

  • 例：ルートの計算（sqrt関数），絶対値の計算（abs関数）…

• 外部から必要な関数などを適宜インストールし使えるようにすることが一般的

  • 例：エクセルファイルを読み込む関数（read_excel関数）…

• 外部にある関数などがまとまったものをパッケージpackageという

パッケージのインストールとライブラリの読込

• install.packages関数でパッケージをインストールし，
• その後，library関数で読み込む
  • 例：データ加工系のtidyverseパッケージを導入

install.packages("tidyverse") #ダブルクォーテーション必要
library(tidyverse) #ダブルクォーテーション不要

• 原則，install.packagesは一度実行すればOK，libraryはR起動の度に要実行

• libraryを実行せずそのパッケージにある関数を使おうとするとエラー

  • Error in 〇〇: could not find function “△△”

tidyverse

• データに関する操作を統一的・直感的に行い，tidyな（整然とした）データを作成するツール群

• Hadley Wickham氏（R神）などが中心となり開発

tidyverseに含まれるパッケージ

• tidyverseには，複数の小さなパッケージが含まれる

データ加工dplyr　　　　文字操作stringr

データ可視化ggplot2　　繰り返し操作purrr

などなど…

• 本授業では，dplyrやggplot2を扱う

dplyr　でぃぷらいあーる

• データフレーム操作の基本パッケージ

  • 行の抽出：filter関数
  • 列の抽出：select関数
  • 列の追加：mutate関数
  • 列名の変更：rename関数
  • 記述統計量：summarise関数
  • データフレームの結合：〇〇_join関数

などなど…

select関数

• 列の抽出

• 文法：select(データフレーム名, 列名１, 列名2, …)
  • syokudo_data1から「日付」，「総売上」の列を抽出
  • df1という名前に保存

df1 <- select(syokudo_data1, 日付, 総売上)

演習

syokudo_data1から「日付」，「総売上」，「販売点数」，「客数」，の列のみを抽出し，df2という名前にデータフレームとして保存せよ．

課題

• ACEの小テスト：「第10回」

• ACEのレポート：「第10回」

  • ローカルに保存したlecture10.Rを提出